import numpy as np # 构建一个形状(shape)为(3, 4)的下述二维数组 # [[ 1 2 3 4] # [ 5 6 7 8] # [ 9 10 11 12]] a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) # 使用切片得到包含前两行中间两列的子数组 # b是一个形状(shape)为(2, 2)的二维数组: # [...
切片操作的基本语法是list[start:end:step],其中start是切片开始的索引,end是切片结束的索引(但不包含end),step是步长。 基本切片:如果省略start和end,则默认选择整个列表。 my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5] print(my_list[:]) # 输出: [0, 1, 2, 3, 4, 5] 1. 2. 指定起始和结束位置:可以...
除了前面的方法,还可以使用numpy库中的数组切片方法来实现二维列表的切片。需要先将二维列表转化为numpy数组,然后再进行切片操作。示例如下: import numpy as np matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]] arr = np.array(matrix) new_arr = arr[:2...
python二维数组切片 python中list切片的使用非常简洁。但是list不支持二维数组。仔细研究了一下发现,因为list不是像nampy数组那么规范。list非常灵活。所以没办法进行切片操作。 后来想了两个办法来解决: 1 傻傻的使用 for循环 newjuhedata = [] for item in juhedata: newjuhedata.append(item[1]) 这种方式简单...
python中list切片的使用非常简洁。但是list不支持二维数组。仔细研究了一下发现,因为list不是像nampy数组那么规范。list非常灵活。所以没办法进行切片操作。 后来想了两个办法来解决: 1 傻傻的使用 for循环 newjuhedata = [] for item in juhedata: newjuhedata.append(item[1]) ...
多维列表切片：对于多维列表，可以使用双重切片进行截取。例如，截取二维列表中的第二行和第二列。案例代码：matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]sub_matrix = [row[1:] for row in matrix[1:]]print(sub_matrix)输出 [[5, 6], [8, 9]]总结 切片是Python中非常强大和灵活的操作...
在Python中,我们可以使用一维数组(列表)来表示一维数据,使用二维数组(列表的列表)来表示二维数据。对于二维数组,我们可以使用切片操作来提取、修改和重构数组的子集。切片操作的基本语法是 [起始索引:结束索引:步长],其中起始索引表示切片开始的位置,结束索引表示切片结束的位置(不包含该位置),步长表示切片的间隔。对于二...
用过NumPY的应该都知道,在二维数组中可以方便地使用区域切片功能,如下图: 而这个功能在Python标准库的List中是不支持的,在List中只能以一维方式来进行切片操作: 但有时候我只想用一下这个功能,但又不想引入NumPY。其实这时候我也是可以在Python中实现的。这时候,只需在一个类中实现__getitem__特殊方法: ...
切片(Slicing)的基本语法如下: sequence[start:stop:step] start:切片的起始索引(包括)。 stop:切片的结束索引(不包括)。 step:切片的步长(默认为1)。 基本切片(Slicing) from icecream import ic my_list = list ( range ( 10 )) ic(my_list[: 3 ]) ...
print(B[:, 0]) # 二维数组按列取值 # 列表切片 C = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] print(C[2:]) print(C[2:][:5]) print(C[2:][:5][3:]) print(C[2:][:5][3:][:1]) 结果: [1, 2] [1, 3, 6, 8, 12] ...